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对于人脸这类复杂的、难以显示描述的模式基于ANN的方法具有独特的优势。入工神经网络是由多个神经元按照一定的排列顺序构成的，是一个非线性动力学系统，其特色是信息的分布式存储和并行协同处理。神经网络方法在人脸识别上的应用比起前述几类方法来有一定的优势，因为对入脸识别的许多规律或规则进行显性的述是相当困难的，而神经网络方法则可以通过学习的过程获得对这些规律和规则的隐性表达，它的适应性更强，一般也比较容易实现。支持向量机(SVW)的方法近年来，支持向量机是统计模式识别领域的一个新热点，商场人脸识别哪里有卖，支持向量机主要解决的是-个两分类问题，商场人脸识别哪里有卖，它的基本思想是试图把一个低维的线性不可分的问题转化成一个高维的线性可分的问题，商场人脸识别哪里有卖。解决光照问题的方案有三维图像人脸识别，和热成像人脸识别。商场人脸识别哪里有卖

网应用：利用人脸识别系统确认卡网络支付，以防止盗用卡等。光线补偿：光照变化主要表现为强度变化和角度变化。光照强度变化会导致极端光照情况的出现(如暗光、高光等现象的出现)；而光照角度变化会产生不同程度的表面明暗区，光照暗区会遮盖人脸本身的纹理信息。这两种光照变化都会对人脸图像的整体灰度分布、对人脸图像的边缘信息和人脸的彩色图像的色度空间产生很大的影响。灰度变化：人脸图像的灰度分布是基于灰度图像进行人脸识别的主要信息依据。商场人脸识别哪里有卖如今的人脸识别技术已进入了实化阶段，目前在我国的安全、海关、金融、机场等领域也得到了普遍的应用。

人脸识别独特性好，信息量丰富，适用于在海量特征数据库中进行快速、准确的匹配。多量性，即使少数的几个物体也可以产生大量SIFT特征向量。高速性，经优化的SIFT匹配算法甚至可以达到实时的要求。可扩展性，可以很方便的与其他形式的特征向量进行联合。光照需要建立光照模型，检测与定位容易受干扰。姿态估计与匹配三维重建；二维图像的生成。事变的特征提取与消除持久性差；特殊的人群，比如双胞胎；建立人脸年龄衰老模型，较大限度消除年龄变化的影响。

人脸识别基于弹性模型的方法：弹性匹配方法的思想是将人脸上的一些特征点作为基准点构成弹性图，每个基准点存储一串具有表示性的特征矢量采用分级结构的弹性图，丢除一些冗余节点形成稀疏的人脸描述结构。通过测试样本和特征样本的弹性匹配来完成识别。但是{基于弹性图匹配的识别系统的主要缺点是对每个存储的人脸需要许算其稹型图，因此计算复杂，存储量大。神经网络方法：人工神经网络(ANN)方法是把模式的统计特性隐含在网络结构和参数之中。在任意一幅图像中进行人脸识别之前，需要定位人脸位置和大小。

针对畸变不变性的物体识别问题提出了一种基于动态连接结构的弹性图匹配方法，并将其应用于人脸识别。所有人脸图像都有相似的拓扑结构。人脸都可表示成图，节点是一些基准点(如眼睛，鼻尖等)，图中的边是这些基准点之间的连线。每个节点包含40个Gabor小波(-种数字信号变换方法)系数，包括相位和幅度，这些系数合起来称为一个Jet，这些小波系数是原始图像和一-组具有5个频率、8个方向的Gabor小波卷积(一种数字信号处理算子)得到的。这样每幅图就像被贴了标签一样，其中的点被Jets标定，边被点之间的距离标定。人脸识别市场的快速发展一方面归功于生物识别需求的多元化，另一方面则是由于人脸识别技术的进步。人脸识别打卡机费用

强化迭代理论：强化迭代理论是对DLFA人脸检测算法的有效扩展。商场人脸识别哪里有卖

一张人脸的几何形状就被编码为图中的边，而灰度值的分布被编码为图中的节点。为了识别一张新的人脸，需要从该人脸中找到基准点，提取出一一个人脸图，这可用弹性图匹配得到。弹性图匹配的目的是在新的人脸中找到基准点，并且提取出一幅图，这幅图和现有的人脸束图之间的相似度较大。经过弹性图匹配后，新的人脸的图就被提取出来了，此图就表征了新的人脸，用它作为特征进行识别。进行识别时，计算测试人脸和现有人脸束图中的所有人脸之间的相似度，相似度较大的人脸的身份即为测试人脸的身份。商场人脸识别哪里有卖